什么是统计显著性？
437 阅读 · 更新时间 2024年12月5日
统计显著性是分析师确定数据结果不仅仅是偶然性而引起的决策。统计假设检验是分析师用来作出这种判断的方法。这个检验会提供一个 P 值，P 值是观察到的数据结果极端程度的概率，假设这些结果完全是由偶然性引起的。一般认为 P 值为 5% 或更低时具有统计显著性。
定义
统计显著性是指分析师通过统计方法确定数据结果并非偶然性导致的决策。通常使用统计假设检验来判断结果的显著性，其中 P 值是关键指标。P 值表示在假设结果完全由偶然性引起的情况下，观察到的数据结果极端程度的概率。一般认为，当 P 值小于或等于 5% 时，结果具有统计显著性。
起源
统计显著性的概念起源于 20 世纪初，随着统计学的发展而逐渐完善。最早的统计假设检验方法由罗纳德·费希尔（Ronald Fisher）在 1920 年代提出，他引入了 P 值的概念，成为现代统计分析的基础。
类别和特征
统计显著性主要通过不同的假设检验方法来实现，如 t 检验、卡方检验和 ANOVA 等。这些方法各有其适用场景和特点。例如，t 检验适用于比较两个样本均值，卡方检验用于分析分类数据的独立性，而 ANOVA 则用于比较多个组之间的均值差异。每种方法都有其优缺点，选择合适的方法取决于数据类型和研究问题。
案例研究
在制药行业，统计显著性常用于临床试验中。例如，辉瑞公司在其 COVID-19 疫苗的临床试验中使用统计显著性来验证疫苗的有效性。通过假设检验，他们能够证明疫苗组与安慰剂组之间的感染率差异具有统计显著性，从而支持疫苗的批准和使用。另一个例子是科技公司 A/B 测试中，谷歌常用统计显著性来评估新功能对用户行为的影响。通过分析用户数据，谷歌能够确定新功能是否显著提高了用户参与度。
常见问题
投资者在应用统计显著性时常遇到的问题包括误解 P 值的意义，认为低 P 值意味着结果重要性，而实际上它仅表示结果的偶然性概率。此外，过度依赖统计显著性而忽视实际效应大小也是常见误区。投资者应结合效应大小和实际意义来全面评估结果。
